在 AI 初创公司估值屡创新高的背景下，一个价值 30 亿美元的 AI 公司背后，技术基础是否能够支撑其估值增长？传统 SaaS 尽职调查框架在 AI 领域往往失效，因为 AI 系统的独特特性 —— 从数据依赖到模型退化 —— 需要完全不同的评估视角。本文基于 2025 年最新的行业实践，构建一个可操作的技术尽职调查框架，帮助投资者和创业者系统评估 AI 初创公司的技术基础与可扩展性。
为什么传统尽职调查在 AI 领域失效
去年，一位投资者请我评估一家 AI 医疗初创公司。表面上看，这家公司近乎完美：强大的团队、令人印象深刻的演示、不断增长的收入。但在 30 分钟的技术尽职调查中，我发现了三个致命缺陷，这些缺陷最终会导致整个投资失败。该公司在八个月后倒闭。
问题的核心在于：传统的 SaaS 指标无法捕捉 AI 领域真正重要的因素。你可以在沙土基础上建立漂亮的收入报表。正如 Ben Pouladian 在其 AI 尽职调查框架中指出的，“AI 系统的独特特性 —— 从数据依赖到模型退化 —— 需要完全不同的分析视角。”
技术基础评估：四个关键检查点
1. 数据护城河评估
评估 AI 公司的第一件事不是模型，而是数据。在投资了多个 AI 驱动企业和生物技术公司后，我认识到专有数据是 AI 领域唯一可持续的竞争优势。任何人都可以微调开源模型，但不是每个人都能获得独特、高质量的培训数据。
关键问题清单：
- 训练数据如何获取？竞争对手能否复制这种获取方式？
- 数据飞轮如何运作？产品使用如何生成更好的数据？
- 是否有独家数据合作伙伴关系或监管优势？
一个最佳投资案例来自一家技术平庸但数据获取策略出色的公司。三年后，他们的数据护城河使其成为收购目标，估值是我进入时的 12 倍。
2. 模型架构可持续性
评估公司的技术方法是否会随着领域发展而保持可行性。我见过太多初创公司建立在 18 个月内就过时的架构上。
评估标准：
- 团队是否理解 “使用 AI 构建” 与 “基于 AI 构建” 的区别？
- 架构是否模块化，允许组件替换？
- 是否有明确的模型演进路线图？
前者将模型视为商品并构建可防御的应用程序，后者则押注于在与 OpenAI、Anthropic 和 Google 的竞赛中保持领先 —— 大多数初创公司都会输掉这场竞赛。
3. 技术债务透明度
每个 AI 系统都比传统软件更快地积累技术债务。Google 的研究将其记录为 “ML 系统债务”。需要特别关注：
技术债务检查清单：
- 管道复杂性和可重现性
- 模型版本控制和回滚能力
- 模型漂移和性能退化的监控
无法清晰表达技术债务的创始人要么经验不足，要么在隐瞒什么。这两种情况都可能导致投资失败。
4. 人才保留风险
AI 人才是科技领域最稀缺的资源。通过我在 Terasaki 生物医学创新研究所领导委员会的工作，我看到了关键技术领导者离职后项目停滞的速度。
人才评估维度：
- 技术团队成员之间的股权分配
- 知识集中度（架构是否只存在于一个人的头脑中？）
- 与 FAANG 报价相比的竞争性薪酬
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5. 计算压力下的单位经济性
这是创始人自我欺骗最多的地方。AI 推理需要花钱 —— 通常是很多钱。我见过初创公司通过投资者资本补贴计算成本，同时展示令人印象深刻的毛利率。
经济性分析要求：
- 当前规模下的每次推理成本
- 10 倍和 100 倍规模下的预计成本
- 模型优化路线图和效率提升
去年评估的一家公司纸面上有 70% 的毛利率。当我深入研究他们的 AWS 账单时，真正的利润率是负 15%。他们正在让自己走向破产。
6. 客户实施现实
AI 产品通常需要大量的客户侧实施。这会产生两个问题：漫长的销售周期和高流失风险。我总是要求直接与三位客户交谈 —— 不是创始人提供的参考客户，而是我从他们的列表中挑选的客户。
客户访谈问题：
- 从购买到产生生产价值需要多长时间？
- 实施需要哪些内部资源？
- 知道现在的情况后，你还会再次购买吗？
这些对话在大约 40% 的情况下改变了我的投资决策。
7. 监管和法律责任暴露
作为在 AI 和生物技术领域都有投资经验的人，我敏锐地意识到监管风险。欧盟 AI 法案和新兴的美国法规正在创造许多初创公司忽视的合规负担。
监管评估要点：
- 当前监管暴露和合规状态
- AI 错误的责任框架
- 保险覆盖范围和法律储备
战略定位评估：三个长期视角
8. 基础模型依赖
这是最反直觉的检查点，它淘汰了比任何其他因素都多的潜在投资。如果公司的整个价值主张依赖于访问 OpenAI、Anthropic 或类似 API，我认为这是一个关键漏洞。
依赖风险问题：
- 如果你的主要 AI 提供商将价格提高 10 倍会发生什么？
- 如果他们发布竞争产品会发生什么？
- 你迁移到替代模型的路径是什么？
六个月前，我评估了一家从顶级 VC 融资的 AI 公司。他们在前三点表现出色 —— 令人印象深刻的数据护城河、可持续的架构、承认的技术债务。但当我应用检查点 8 时，我发现他们 94% 的产品功能依赖于单一的基础模型提供商，且没有迁移计划。我放弃了投资。上个月，该提供商宣布了直接与初创公司核心产品竞争的功能。
9. 市场时机对齐
过早与错误无异。问题不在于 AI 是否能解决问题，而在于客户今天是否准备好购买 AI 解决方案。
市场时机证据：
- 现有预算分配用于解决问题（而不是 “我们将创建类别”）
- 证明市场需求的失败非 AI 解决方案
- 实现采用的监管或基础设施变化
10. 退出路径清晰度
最后，我评估这项投资如何回报资本。AI 公司有特定的收购者特征和 IPO 动态。
退出路径映射：
- 三个现实的收购者及其战略理由
- 该领域可比较的退出案例
- 潜在流动性事件的时间表
构建可操作的尽职调查框架
基于上述十个检查点，我建议投资者和创业者构建一个系统化的评估矩阵。这个框架应该每季度更新一次，因为 AI 领域变化太快，静态评估标准很快就会过时。
实施建议：
- 创建评分卡：为每个检查点分配权重和评分标准（1-5 分）
- 建立证据要求：要求公司提供具体证据支持每个检查点的评估
- 进行深度访谈：与技术团队、客户和行业专家进行结构化访谈
- 压力测试假设：对关键假设进行敏感性分析（如计算成本增加、监管变化）
- 制定监控计划：投资后持续监控关键指标和风险因素
技术基础设施的具体评估参数
对于技术基础设施的可扩展性，需要关注以下具体参数：
计算基础设施
- 推理延迟：P99 延迟应低于 200ms 用于实时应用
- 吞吐量可扩展性：系统应能线性扩展到至少 10 倍当前负载
- 成本效率：每次推理成本应随规模扩大而降低，目标降低 30-50%
数据管道
- 数据新鲜度：训练数据更新频率应匹配业务需求（通常每日或实时）
- 管道可靠性：数据管道正常运行时间应达到 99.9%
- 可重现性：应能精确重现任何历史模型版本
MLOps 成熟度
- 自动化程度：模型训练、测试、部署的自动化比例
- 监控覆盖：模型性能、数据质量、基础设施的监控指标数量
- 平均恢复时间：模型问题检测到修复的平均时间
结论：为 AI 投资构建系统性思维
AI 投资领域奖励有准备的头脑。在需要之前构建你的框架。这个十点检查清单不是关于比其他投资者更聪明，而是拥有一个系统化的框架，迫使提出令人不安的问题。
对于 AI 创始人来说，这个框架提供了准备技术尽职调查的路线图。对于投资者来说，它提供了一个避免常见陷阱的结构化方法。在 AI 估值持续攀升的背景下，技术基础的稳健性比以往任何时候都更加重要。
正如一位经验丰富的 AI 投资者所说，“在 AI 领域，最昂贵的错误往往是最隐蔽的技术债务。” 通过系统化的技术尽职调查，我们可以将这些风险转化为可管理的投资决策。
资料来源：
- Ben Pouladian 的 AI 尽职调查框架（2025 年 12 月）
- 2025 年 AI 技术栈最佳实践报告
- MLOps 工具成熟度评估研究